Хотя некоторые владельцы бизнеса могут опасаться использования статистики, эти уравнения могут помочь вам лучше понять вашу компанию. Например, понимание эмпирического правила из трех сигм может помочь вам сделать конкретные расчеты или в целом выявить выбросы в вашем бизнесе. Тем не менее, вы должны научиться использовать его правильно, чтобы это уравнение было эффективным.
Что такое 3 сигма?
Три сигма это расчет, который исходит из статистики. Исследователи и статистики используют этот расчет для определения выбросов в данных и соответственно корректируют свои выводы. Они делают это потому, что даже хорошо контролируемая среда может давать результаты, которые не учитываются в исследовании.
Например, рассмотрим испытание лекарств по рецепту. Если большинство пациентов, принимавших новое лекарство, видели улучшения в определенном диапазоне, но у одного пациента было невероятное изменение их состояния, вполне вероятно, что что-то еще повлияло на этого пациента, а не лекарство в исследовании.
3 сигма в бизнесе
В бизнесе вы можете применять принцип трех сигм для анализа. Например, вы можете посмотреть, сколько ваш магазин зарабатывает в данную пятницу. Если вы используете три сигмы, вы можете обнаружить, что Черная пятница далеко за пределами нормального диапазона. Затем вы можете решить исключить эту пятницу из своих расчетов, когда определите, сколько в среднем пятницы нет в вашем магазине.
Вы также можете использовать три сигмы, чтобы определить, соответствует ли ваш контроль качества цели. Если вы определите, сколько дефектов имеет ваша производственная компания на миллион единиц, вы можете решить, является ли одна партия особенно неисправной или попадает в соответствующий диапазон.
Как правило, эмпирическое правило в три сигмы означает 66 800 дефектов на миллион продуктов. Некоторые компании стремятся к шести сигмам, что составляет 3,4 бракованных деталей на миллион.
Условия, которые вы должны знать
Прежде чем вы сможете точно рассчитать три сигмы, вы должны понять, что означают некоторые термины. Во-первых, это «сигма». В математике это слово часто относится к среднему или среднему значению набора данных.
Стандартное отклонение - это единица, которая измеряет, насколько точка данных отклоняется от среднего значения. Затем три сигмы определяют, какие точки данных попадают в три стандартных отклонения сигмы в любом направлении, положительном или отрицательном.
Вы можете использовать «x bar» или «r chart» для отображения результатов расчетов. Эти графики помогут вам решить, надежны ли ваши данные.
Сделайте свои расчеты
Как только вы поймете цель упражнения и что означают эти термины, вы можете получить калькулятор.Во-первых, найдите среднее значение ваших точек данных. Для этого просто сложите каждое число в наборе и разделите на количество имеющихся у вас точек данных.
Например, предположим, что набор данных равен 1.1, 2.4, 3.6, 4.2, 5.3, 5.5, 6.7, 7.8, 8.3 и 9.6. Сложив эти цифры, вы получите 54,5. Поскольку у вас есть десять точек данных, разделите итоговое значение на десять, а среднее значение составляет 5,45.
Далее вам нужно найти дисперсию для ваших данных. Для этого вычтите среднее значение из первой точки данных. Затем возведите в квадрат это число. Запишите полученный квадрат, затем повторите этот метод для каждой точки данных. Наконец, добавьте квадраты и разделите эту сумму на количество точек данных. Эта дисперсия представляет собой среднее расстояние между точками и средним.
Используя предыдущий пример, вы сначала выполните 1.1 - 5.45 = -4.35; в квадрате, это 18,9225. Если вы повторите это, сложите суммы и разделите на десять, вы увидите, что дисперсия составляет 6,5665. Если вы хотите, вы можете использовать онлайн калькулятор отклонений, чтобы сделать эту часть для вас.
Чтобы найти стандартное отклонение, рассчитайте квадратный корень из дисперсии. Например, квадратный корень из 6,5665 при округлении равен 2,56. Вы можете использовать онлайн калькуляторы или даже тот, на вашем смартфоне, чтобы найти это.
Наконец, пришло время найти три сигмы выше среднего. Умножьте три на стандартное отклонение, затем добавьте среднее значение. Итак, (3х2,56) + 5,45 = 13,13. Это верхний предел нормального диапазона.
Чтобы найти нижний предел, умножьте стандартное отклонение на три, а затем вычтите среднее. (3х2,56) - 5,45 = 2,23. Любые данные ниже 2,3 или выше 13,13 находятся за пределами нормального диапазона. Для этого примера 1.1 является аномалией.
